"#include \n#include \n#include \n#include <omp.h>\n\nusing namespace std;\n\n// 定义图的邻接矩阵\nvector<vector> graph = {\n {0, 1, 1, 0, 0},\n {0, 0, 0, 1, 0},\n {0, 1, 0, 0, 1},\n {0, 0, 1, 0, 1},\n {0, 0, 0, 0, 0}\n};\n\n// 定义访问标记数组\nvector visited(graph.size(), 0);\n\n// 深度优先搜索函数\nvoid DFS(int start) {\n stack s;\n s.push(start);\n\n while (!s.empty()) {\n int current = s.top();\n s.pop();\n\n if (visited[current] == 0) {\n cout << current << " " ;\n visited[current] = 1;\n }\n\n #pragma omp parallel for\n for (int i = 0; i < graph.size(); i++) {\n if (graph[current][i] == 1 && visited[i] == 0) {\n s.push(i);\n }\n }\n }\n}\n\nint main() {\n cout << "DFS traversal: " ;\n DFS(0);\n cout << endl;\n\n return 0;\n}\n"在上面的代码中，我们首先定义了一个图的邻接矩阵graph和一个访问标记数组visited。然后，我们定义了一个DFS函数来执行深度优先搜索算法。该函数使用一个栈来保存待访问的节点，并在每次循环迭代中将栈顶元素弹出并访问。如果该节点尚未被访问，则将其标记为已访问，并将其未访问的邻居节点压入栈中。\n\n在并行化的部分，我们使用#pragma omp parallel for指令来并行化for循环，以同时处理每个未访问的邻居节点。这样可以通过并行处理节点的方式加快搜索速度。\n\n最后，在main函数中，我们调用DFS函数来执行深度优先搜索，并输出搜索结果。\n\n请注意，为了正确使用 OpenMP 的并行化功能，您需要在编译时加上适当的编译选项，例如-fopenmp。
